本研究提出了一种名为物理可行语义分割（PhyFea）的方法，通过提取明确的物理约束，解决了传统语义分割模型在数据驱动优化中存在的物理不合理性问题。该方法建立可微分损失函数以惩罚约束违背，显著提高了在ADE20K、Cityscapes和ACDC数据集上的性能，尤其在ADE20K上提高了1.5%，在ACDC上提高了2.1%。

本文介绍了特征对齐金字塔网络（FaPN）的方法，通过特征对齐和特征选择模块，提高了上下文对齐上采样的特征表现。在四个密集预测任务和四个数据集上，FaPN相比于Faster/Mask R-CNN的FPN改进了1.2-2.6个AP/mIoU点。特别是在Mask-Former中融合后，FaPN在ADE20K上实现了56.7%的mIoU。

本文提出了一种新的结构和统计纹理知识蒸馏框架（SSTKD），通过引入轮廓线分解模块（CDM）和去噪纹理亮度均衡化模块（DTIEM）来结合结构和统计纹理知识。实验表明，该方法在Cityscapes、Pascal VOC 2012和ADE20K数据集上实现了最先进的性能。